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.2006;7（7）：R66。
doi:10.1186/gb-2006-7-7-R66。

基于细胞的RNAi筛选分析

迈克尔·布特罗斯 1, 利贾·普·布拉斯, 弗冈·胡贝尔
附属公司

基于细胞的RNAi筛选分析

迈克尔·布特罗斯等。 基因组生物学. 2006.

摘要

RNA干扰（RNAi）筛选是生物通路功能表征的强大技术。RNAi屏幕的解释需要计算和统计分析技术。我们描述了一种方法，该方法集成了从原始数据生成计分表型列表的所有步骤。它是在一个开源的生物导体/R包cellHTS中实现的(http://www.dkfz.de/signaling/cellHTS). 该方法可用于分析和记录单个RNAi筛选。此外，它是多种实验整合的前提。

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数字

图1
图1
基于细胞的HTS分析的实验步骤。基于细胞的HTS检测由一组实验步骤组成，如图左部分所示，这些步骤记录在一组相应的数据结构中，如图右部分所示。HTS，高通量筛选。
图2
图2
基于细胞的HTS分析的分析步骤。基于细胞的HTS分析计算分析的主要步骤。HTS，高通量筛选。
图3
图3
钢板正火。示例数据的第一组复制中的信号强度方框图，按平板分组。（a）原始数据和（b）归一化后。
图4
图4
平板质量图。（a）信号强度的平板图。假色标用于表示标准化信号。这种可视化有助于快速检测以空间模式显示的粗略伪影。在这里显示的数据中，顶行中的值一直很低，这可以追溯到移液问题。（b）信号强度直方图。（c）两个重复平板结果之间的散点图。理想情况下，所有点都位于等高线（x=y）上。
图5
图5
实验范围内的质量图。（a）整套z（z）-21306 dsRNAs全基因组筛查的得分值。dsRNAs包含在57个平板中，分为八行八列，384个z（z）-每块板内的得分值以假彩色表示绘制，其比例显示在绘图底部。（b）根据板号（x轴）绘制的正（红点）和负（蓝点）控件（y轴）的信号。（c） 来自正（红线）和负（蓝线）控制的信号分布，从内核密度估计中获得。两个分布之间的距离通过Z’（Z’）因素。ds，双绞线。
图6
图6
火山绘图以确定丰富的GO类别。火山图的类别分析。它显示了P（P）值与平均值z（z）-每个测试GO类别的得分。对得分高的命中率进行强化的类别用红色标记；其中一些细节如表6所示。GO，基因本体论。
图7
图7
例子单元格HTS会话。
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